초록 ▼

본 연구의 목적은 효율성이 확보된 IoT 기반의 콘크리트 진단/예방 기술을 개발하는 것이다. 또한 이를 활용하여 구조물/건축물 유지관리를 위한 데이터를 수집할 수 있도록 한다. IoT 기술을 도입하여 모니터링을 효율화 한다. 구조물의 상태에 대한 데이터에 의거하여 구조물을 관리하고 유지보수를 위한 의사결정을 지원한다.
콘크리트 구조물과 시설물의 유지관리와 모니터링 수요가 증가하고 있다. 교량, 포장 등의 콘크리트 도로 시설물의 모니터링 수요가 증가하고 있다. 유지관리를 지원할 수 있는 효율적인 모니터링 기술 개발이 시급하다.

본 연구의 목적은 효율성이 확보된 IoT 기반의 콘크리트 진단/예방 기술을 개발하는 것이다. 또한 이를 활용하여 구조물/건축물 유지관리를 위한 데이터를 수집할 수 있도록 한다. IoT 기술을 도입하여 모니터링을 효율화 한다. 구조물의 상태에 대한 데이터에 의거하여 구조물을 관리하고 유지보수를 위한 의사결정을 지원한다.
콘크리트 구조물과 시설물의 유지관리와 모니터링 수요가 증가하고 있다. 교량, 포장 등의 콘크리트 도로 시설물의 모니터링 수요가 증가하고 있다. 유지관리를 지원할 수 있는 효율적인 모니터링 기술 개발이 시급하다. 새로운 건설 패러다임 선도를 통해 건설산업의 혁신 성장에 기여하고자 한다.
IoT 방식의 균열 계측 시작품을 개발하고 기존방식과 비교하여 성능 검증 하였다. 현장시험시공을 통해 평가 및 검증하였다. 2차례의 현장시험시공을 밀양-울산간 고속도로 현장에서 수행하였다. 연구과제를 통해 개발된 프로토타입을 현장에 적용하여 개선점을 도출하였다.
IoT 수집 데이터를 활용하여 딥러닝 기반 분석 기법을 개발하였다. 기존에 보유한 IoT 데이터를 활용하였다. 입력값(Input feature)에 따른 데이터 예측 가능성을 확인하고 정확도를 분석하였다. LSTM 기법을 활용하였다.
프로토타입을 활용하여 실용화 방안을 검토하였다. 딥러닝 분석 및 예측에는 다양한 데이터가 필요하기 때문에 향후 빅데이터 분석 성과로 추진할 예정이다. 기술 수요처를 대상으로 실용화 방안을 검토하였다. 콘크리트 구조물과 시설물의 모니터링 시장을 창출 할 수 있다. 교량, 포장 등 다수 구조물의 모니터링 수요가 예상된다. 3종 시설물의 안전진단 및 모니터링 수요가 예상된다.

(출처 : 서지자료 - 초록 83p)

Abstract ▼

The purpose of this study is to develop an IoT-based concrete diagnosis/prevention technology with secured efficiency. Also, using this, it is possible to collect data for structure/building maintenance.
Introducing IoT technology to enhance monitoring efficiency. Support decision-making for stru

The purpose of this study is to develop an IoT-based concrete diagnosis/prevention technology with secured efficiency. Also, using this, it is possible to collect data for structure/building maintenance.
Introducing IoT technology to enhance monitoring efficiency. Support decision-making for structure maintenance based on the structure's state data.
Demand for maintenance and monitoring of concrete structures and facilities is increasing. Demand for monitoring of concrete road facilities such as bridges and pavement is increasing. It is urgent to develop efficient monitoring technologies to support maintenance. It aims to contribute to the innovative growthof the construction industry through the new construction paradigm initiative.
An IoT-type crack measurement prototype was developed and compared with the existing method to verify its performance. It was evaluated and verified through the field test. Two field tests were performed at the site of the Miryang-Ulsan expressway. Improvement points were derived by applyingthe prototype developed through the research project.
A deep learning-based analysis technique was developed by using the IoT collected data. I used the existing IoT data. The predictability of data according to the input feature was checked and the accuracy was analyzed. LSTM technique was used.
The utilization of prototypes was considered for practical use. Since various data is needed for deep learning analysis and prediction, it will be promoted as a result of big data analysis in the future.
Practical use measures were considered for technology demand sources. It can create a monitoring market for concrete structures and facilities. Demand for monitoring of many structures such as bridges and pavement is expected. Demand for safety diagnosis and monitoring of 'type-3' of facilities is expected.

(출처 : Bibliographic Data - Abstract 84p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요약문 ... 3
• Summary ... 5
• 목차 ... 7
• 표목차 ... 9
• 그림목차 ... 10
• 제1장 서론 ... 13
• 1. 개요 ... 13
• 2. 연구배경 및 필요성 ... 14
• 2.1 연구 배경 ... 14
• 2.2 연구 필요성 ... 15
• 3. 국내·외 현황 ... 15
• 3.1 국내 현황 ... 15
• 3.2 국외 현황 ... 17
• 3.3 관련 세계 최고수준(기관) 연구동향 ... 19
• 4. 연구개발의 목표 ... 20
• 제2장 IoT 플랫폼 및 구조물 진단·분석 관련 ... 23
• 1. 구조물/건축물 모니터링용 IoT 플랫폼 조사 ... 23
• 1.1 Thingspeak ... 23
• 1.2 Particle ... 24
• 1.3 NodeRED ... 25
• 2. 센서 특성별 온도보상 방법 연구 ... 28
• 2.1 개요 ... 28
• 2.2 구조물용 저항식 센서 ... 28
• 2.3 구조물용 진동형식 센서 ... 34
• 2.4 구조물의 변형의 요소 ... 36
• 2.5 소결 ... 37
• 3. 딥러닝(LSTM) 기반의 데이터 예측 및 이상치 분석 ... 38
• 3.1 개요 ... 38
• 3.2 Anomaly analysis 사례 ... 38
• 3.3 실제 데이터 딥러닝 학습 ... 41
• 3.4 소결 ... 51
• 제3장 구조물/건축물 모니터링용 센서의 IoT화 ... 53
• 1. 변위계, 변형률계 등 재래식 센서의 IoT 융합 ... 53
• 1.1 개요 ... 53
• 1.2 IoT 균열계의 프레임워크 ... 53
• 1.3 IoT 디바이스 프로토타입 제작 ... 54
• 1.4 실내 데이터수집 ... 58
• 1.5 2차 데이터수집 ... 60
• 2. 현장시험설치 ... 63
• 2.1 현장시험 개요 ... 63
• 2.2 현장용 디바이스 제작 ... 64
• 2.3 1차 현장설치 및 데이터 수집 ... 66
• 2.4 2차 현장설치 및 데이터 수집 ... 69
• 2.5 소결 ... 70
• 3. 통신모듈 개선 ... 71
• 제4장 결론 및 기대효과 ... 77
• 참고문헌 ... 79
• 서지자료 ... 83
• Bibliographic Data ... 84
• 끝페이지 ... 85